Recommendation System Platform with

Recommendation System Platform with Hadoop:
Hadoop provide a framework for storage, management, and retrieval of the big amount of data known as Big Data. Figure-3 shows that many high-level languages, predictive analysis algorithms, and other tools for different task can be integrated with Hadoop framework. For the above mentioned processes for recommendation system we have configured Mahout and Hive with Hadoop framework. HDFS is a distributed file system designed to run on commodity hardware. It is highly fault-tolerant, designed to be deployed on low-cost hardware. It require a few POSIX for working with different environment systems. MapReduce is a programming model designed for processing large volumes of data in parallel by dividing the work into a set of independent tasks. Hive is a data warehousing solution built on top of Hadoop. It provides SQLlike query language named HiveQL. The Apache Mahout free machine learning library's goal is to build scalable machine learning tools and data mining framework for use on analyzing big data on a distributed manner

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำแพลตฟอร์มระบบกับ Hadoop:Hadoop ให้กรอบสำหรับการจัดเก็บ จัดการ เก็บ และจำนวนข้อมูลที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่ใหญ่ รูปที่ 3 แสดงว่า ภาษาระดับสูงต่าง ๆ ขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และเครื่องมือในการปฏิบัติงานต่าง ๆ สามารถรวมกับกรอบ Hadoop สำหรับกระบวนการดังกล่าวข้างต้นสำหรับคำแนะนำระบบ เรากำหนดค่าควาญและกลุ่ม ด้วย Hadoop กรอบ HDFS เป็นระบบแฟ้มที่แจกจ่ายออกแบบมาเพื่อรันบนฮาร์ดแวร์สินค้าโภคภัณฑ์ ได้สูงทนต่อ ออกแบบมาเพื่อใช้งานบนฮาร์ดแวร์โลว์ มันต้องใช้กี่ POSIX กับระบบสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกัน MapReduce เป็นแบบเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบขนานจำนวนมากโดยแบ่งการทำงานเป็นชุดของงานอิสระ กลุ่มคือ ข้อมูลคลังสินค้าโซลูชันบน Hadoop มันมี SQLlike แบบสอบถามภาษา HiveQL เครื่องฟรี Apache ควาญเป้าหมายของห้องสมุดการเรียนรู้มีสร้างขนาดเครื่องมือการเรียนรู้และกรอบการทำเหมืองข้อมูลสำหรับใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในลักษณะกระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แพลตฟอร์มระบบคำแนะนำกับ Hadoop:
Hadoop ให้กรอบสำหรับการจัดเก็บการจัดการและการดึงของจำนวนเงินที่มีขนาดใหญ่ของข้อมูลที่รู้จักกันเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ รูปที่ 3 แสดงให้เห็นว่าหลายภาษาระดับสูงขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์คาดการณ์และเครื่องมืออื่น ๆ สำหรับงานที่แตกต่างกันสามารถรวมกับกรอบ Hadoop สำหรับกระบวนการดังกล่าวข้างต้นระบบแนะนำเราได้กำหนดค่าควาญช้างและ Hive กรอบ Hadoop HDFS เป็นระบบไฟล์กระจายออกแบบให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์สินค้า มันเป็นอย่างสูงที่ความผิดพลาดที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานบนฮาร์ดแวร์ที่มีต้นทุนต่ำ มันต้องมีไม่กี่ POSIX สำหรับการทำงานกับระบบสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน MapReduce เป็นรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมากในแบบคู่ขนานโดยแบ่งการทำงานออกเป็นชุดของงานที่เป็นอิสระ Hive เป็นโซลูชั่นคลังข้อมูลสร้างขึ้นบน Hadoop มันมีภาษาแบบสอบถาม SQLlike ชื่อ HiveQL เป้าหมายของ Apache ควาญช้างฟรีเครื่องการเรียนรู้ห้องสมุดคือการสร้างเครื่องมือการเรียนรู้เครื่องปรับขนาดได้และกรอบการทำเหมืองข้อมูลสำหรับใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในลักษณะกระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบบแนะนำแพลตฟอร์มกับ Hadoop :Hadoop ให้กรอบสำหรับการจัดเก็บ การจัดการ และการดึงของจำนวนมากของข้อมูลที่รู้จักกันเป็นข้อมูลใหญ่ แสดง figure-3 ที่ภาษาระดับสูงหลายขั้นตอนวิธีการพยากรณ์ และเครื่องมืออื่น ๆสำหรับงานที่แตกต่างกันสามารถบูรณาการกับ Hadoop กรอบ สำหรับข้างต้นกล่าวถึงกระบวนการสำหรับระบบแนะนำเราได้กำหนดค่าควาญช้างและกลุ่ม Hadoop กับกรอบ hdfs เป็นกระจายแฟ้มระบบที่ออกแบบมาเพื่อทำงานบนฮาร์ดแวร์สินค้า มันเป็นอย่างสูงที่ ) , ที่ออกแบบมาเพื่อจะใช้งานบนฮาร์ดแวร์ราคาถูก มันต้องเป็น POSIX น้อยสำหรับการทำงานกับระบบสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกัน mapreduce เป็นการเขียนโปรแกรมแบบที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลปริมาณมากของข้อมูลแบบขนาน โดยแบ่งการทำงานเป็นชุดของงานอิสระ รังผึ้งเป็นข้อมูลคลังสินค้าโซลูชั่นที่สร้างขึ้นที่ด้านบนของ Hadoop . มันมี sqllike ภาษาสอบถามชื่อ hiveql . เป้าหมายของ Apache ควาญช้างเรียนฟรีเครื่องของห้องสมุดคือการสร้างเครื่องจักรอุปกรณ์เครื่องมือการเรียนรู้และการทำเหมืองข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในลักษณะกระจายใหญ่